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Dmeta-embedding-zh

提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型,适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估,并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法,如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等,确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理,适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
m3e-base - 中英双语文本嵌入模型,支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型
M3E是一个开源的文本嵌入模型,在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索,适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异,多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调,完全兼容sentence-transformers生态系统。
mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准
GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估
MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准,涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型,添加新任务,并进行模型性能比较,从而推动文本嵌入技术的进步。
gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
multilingual-e5-base - 多语言句子嵌入模型支持百种语言的自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度句子转换器多语言开源项目机器学习模型
multilingual-e5-base模型支持100多种语言的句子嵌入。该模型在文本分类、检索、聚类等多项自然语言处理任务中表现优异。在亚马逊评论分类、句子相似度计算和双语文本挖掘等应用中,multilingual-e5-base都展现出了卓越的性能,充分体现了其在多语言和跨语言场景下的实用价值。
nomic-embed-text-v1.5 - 先进的文本嵌入模型用于语义分析和相似度计算
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1.5是一款文本嵌入模型,专注于文本向量化和语义相似度计算。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度评估等多项自然语言处理任务中表现优异。虽主要针对英语文本,但也支持多语言处理。在MTEB基准测试中的出色表现凸显了其在实际应用中的广泛潜力。
acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型,提升语义相似度和检索效果
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度
acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异,尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能,为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。
GIST-Embedding-v0 - 高性能句子嵌入模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacesentence-transformers分类任务句子相似度开源项目检索任务模型特征提取
GIST-Embedding-v0是一个句子嵌入模型,适用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中展现出良好性能,特别是在英语文本处理方面。它支持分类、检索和聚类等应用,为开发者提供了一个灵活的文本表示解决方案。
mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceMTEBtransformers分类开源项目检索模型聚类
mxbai-embed-large-v1是一个多语言嵌入模型,在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中取得了良好成绩。基于transformer技术,mxbai-embed-large-v1生成高质量文本表示,可应用于信息检索、问答系统和文本分析等领域。
e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformers开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型,主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能,涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。
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